Lexique : Apprentissage Fédéré

lexique

Lexique sur l’Apprentissage Fédéré

Introduction

L’apprentissage fédéré est une technique de machine learning qui permet de former des modèles d’intelligence artificielle de manière décentralisée. 🌐

Principes de Base

Décentralisation

Contrairement aux méthodes traditionnelles, les données restent sur les appareils locaux et ne sont pas centralisées. Cela permet de préserver la confidentialité des données. 🔒

Modèle Global

Les modèles sont formés localement sur chaque appareil et les mises à jour sont envoyées à un serveur central pour créer un modèle global. 📊

Avantages

  • Confidentialité : Les données ne quittent jamais l’appareil local.
  • Économie de bande passante : Seules les mises à jour du modèle sont envoyées, pas les données brutes.
  • Évolutivité : Peut être utilisé sur un grand nombre d’appareils.

Applications

Industrie de la Santé

Utilisé pour analyser des données médicales sans compromettre la confidentialité des patients. 🏥

Technologie Mobile

Améliore les modèles de reconnaissance vocale et de texte sur les smartphones sans envoyer de données sensibles aux serveurs. 📱

FAQ

Qu’est-ce que l’apprentissage fédéré ?

C’est une méthode de machine learning où les modèles sont formés localement sur des appareils décentralisés et les mises à jour sont agrégées pour créer un modèle global.

Quels sont les avantages de l’apprentissage fédéré ?

Les principaux avantages incluent la confidentialité des données, l’économie de bande passante et l’évolutivité.

Dans quels domaines l’apprentissage fédéré est-il utilisé ?

Il est utilisé dans des domaines tels que la santé et la technologie mobile pour améliorer les modèles sans compromettre la confidentialité des données.

Retour en haut